- AIモデルの崩壊とそれがデータにもたらす脅威について、TechTargetの編集者Sabrina Polinが語る
- 健全なエコシステムが生物多様性を必要とするように、AIも効果的に機能するためにはトレーニングデータの多様性が必要
- モデルの崩壊は、AIモデルが合成されたAI生成コンテンツではなく、人間が生成したコンテンツでトレーニングされた場合に起こる
- 生成AIモデルがインターネットで共有されるコンテンツを生成し続けると、次世代のAIモデルはそのコンテンツではなく、人間が生成したコンテンツをトレーニングする
- これらの合成トレーニングされたモデルはエラーを複合し、データを誤解し、ますます間違った均質な結果を提供する可能性がある
- この現象は大規模なデータ汚染を引き起こす可能性があり、生成AIはこれまでに見たよりも効率的なテキスト生成を可能にする一方、モデルの崩壊によりこのデータは次世代のAIモデルのトレーニングには価値がないことを意味する
私の考え：AIの進化は素晴らしいが、モデルの崩壊という問題に直面する可能性があることは重要です。トレーニングデータの多様性を確保し、人間の生成コンテンツに依存しながら、AIの発展を続けることが重要だと感じます。
元記事: https://www.techtarget.com/whatis/video/An-explanation-of-AI-model-collapse